基于数据挖掘聚类分析的犯罪预警方法研究

• 作者: 华红艳
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 犯罪预警 数据挖掘 决策树 模型优化
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TP182
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.12.008

摘要

针对当前犯罪形式多样化,犯罪信息复杂的现状,运用决策树算法建立犯罪预警模型,实现对犯罪数据的判定和检索.在传统C4.5算法的基础上,通过引入泰勒公式和麦克劳林公式来降低信息增益率计算过程量.采用由上往下不断对决策树内部节点属性值比较得到决策树结论,借助决策树修剪技术进行剪枝修改,提升样本数据分类的准确度.最后通过实例对模型的运算效率和准确度进行验证,研究结果表明:相较于传统的C4.5决策树算法,文中建立的犯罪预警模型提升执行效率的同时保证了算法的准确率,获得了优异的预警结果.